Codificação de Vibração vs. Codificação Agente: Fundamentos e Implicações Práticas da IA Agente

Vibe Coding vs. Agentic Coding: Fundamentals and Practical Implications of Agentic AI

May 26, 2025

Autores: Ranjan Sapkota, Konstantinos I. Roumeliotis, Manoj Karkee

cs.AI

Resumo

Esta revisão apresenta uma análise abrangente de dois paradigmas emergentes no desenvolvimento de software assistido por IA: a codificação intuitiva (vibe coding) e a codificação agentiva (agentic coding). Embora ambos aproveitem modelos de linguagem de grande escala (LLMs), eles diferem fundamentalmente em termos de autonomia, design arquitetônico e o papel do desenvolvedor. A codificação intuitiva enfatiza a interação humana no loop, por meio de fluxos de trabalho conversacionais baseados em prompts que apoiam a ideação, experimentação e exploração criativa. Em contraste, a codificação agentiva permite o desenvolvimento autônomo de software por meio de agentes orientados a objetivos, capazes de planejar, executar, testar e iterar tarefas com intervenção humana mínima. Propomos uma taxonomia detalhada que abrange fundamentos conceituais, modelos de execução, loops de feedback, mecanismos de segurança, estratégias de depuração e ecossistemas de ferramentas do mundo real. Por meio de análises comparativas de fluxos de trabalho e 20 casos de uso detalhados, ilustramos como os sistemas intuitivos prosperam na prototipagem inicial e na educação, enquanto os sistemas agentivos se destacam na automação de nível empresarial, refatoração de bases de código e integração de CI/CD. Examinamos ainda tendências emergentes em arquiteturas híbridas, onde interfaces de linguagem natural são acopladas a pipelines de execução autônoma. Por fim, articulamos um roteiro futuro para a IA agentiva, delineando a infraestrutura necessária para sistemas confiáveis, explicáveis e colaborativos. Nossas descobertas sugerem que o sucesso da engenharia de software com IA não dependerá da escolha de um paradigma, mas da harmonização de seus pontos fortes dentro de um ciclo de desenvolvimento unificado e centrado no ser humano.

English

This review presents a comprehensive analysis of two emerging paradigms in AI-assisted software development: vibe coding and agentic coding. While both leverage large language models (LLMs), they differ fundamentally in autonomy, architectural design, and the role of the developer. Vibe coding emphasizes intuitive, human-in-the-loop interaction through prompt-based, conversational workflows that support ideation, experimentation, and creative exploration. In contrast, agentic coding enables autonomous software development through goal-driven agents capable of planning, executing, testing, and iterating tasks with minimal human intervention. We propose a detailed taxonomy spanning conceptual foundations, execution models, feedback loops, safety mechanisms, debugging strategies, and real-world tool ecosystems. Through comparative workflow analysis and 20 detailed use cases, we illustrate how vibe systems thrive in early-stage prototyping and education, while agentic systems excel in enterprise-grade automation, codebase refactoring, and CI/CD integration. We further examine emerging trends in hybrid architectures, where natural language interfaces are coupled with autonomous execution pipelines. Finally, we articulate a future roadmap for agentic AI, outlining the infrastructure needed for trustworthy, explainable, and collaborative systems. Our findings suggest that successful AI software engineering will rely not on choosing one paradigm, but on harmonizing their strengths within a unified, human-centered development lifecycle.